## ANTES DE USAR
# Para criar data/movies.csv
import_data("anne_hathaway") # ou com o ator/atriz que você escolher
Warning: Problem with `mutate()` column `box_office`.
i `box_office = as.numeric(gsub("[$|M]", "", box_office))`.
i NAs introduced by coercion
filmes = read_imported_data("anne_hathaway")
Descrição
Nessa análise, iremos explorar dados acerca das atuações de Anne Jacqueline Hathaway, uma das atrizes norte-americanas mais bem paga do mundo.
A partir das avaliações sobre os filmes de Anne Hathaway, vamos analisar os tipos de filmes nos quais ela atuou.
Avaliação rotten tomatoes
Inicialmente iremos analisar a avaliação da crítica através de dados extraídos do RottenTomatoes
Avaliação no decorrer do tempo
O gráfico abaixo mostra que a maioria dos filmes Anne Hathaway teve menos 60% de boas avaliações, o que significa que são classificados como mancha do tomate verde (exibida para indicar um filme não tão bem avaliado).
p = filmes %>%
ggplot(aes(x = ano, y = avaliacao, label = filme)) +
geom_point(size = 4, color = paleta[2]) +
labs(x = "Ano", y = "Avaliação") +
scale_y_log10()
ggplotly(p)
Possíveis grupos por avaliação
Ao analisar o próximo gráfico, podemos confirmar a impressão anterior.
p = filmes %>%
ggplot(aes(x = "", y = avaliacao, text = paste("Filme:",filme,
"\nAvaliação:",
avaliacao,"m"))) +
geom_jitter(width = .05, alpha = .4, size = 3, color = paleta[5]) +
labs(x = "", y="Avaliação")
ggplotly(p, tooltip="text")
NA
Quantidade de filmes por intervalo de avaliação
No histograma podemos ver que pelo menos 5 filmes tiveram certificado Fresh do Rotten Tomatoes, o que significa que 75% dos comentários são positivos e teve no mínimo 5 avaliações dos principais críticos do Rotten Tomatoes.
filmes %>%
ggplot(aes(x = avaliacao)) +
geom_histogram(binwidth = 10, boundary = 0, fill = paleta[3], color = "black") +
geom_rug(size = .5)
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

Sucesso de público (bilheteria)
A seguir, vamos analisar como foram os indicadores de bilheteria dos filmes em que Anne Hathaway participou:
A bilheteria no decorrer dos anos
No gráfico abaixo podemos ver que a maioria dos filmes teve bilheteria abaixo de 100 milhões.
p = filmes %>%
ggplot(aes(x = ano, y = bilheteria, label = filme)) +
geom_point(size = 4, color = paleta[2]) +
labs(x = "Ano", y="Bilheteria") +
scale_y_log10()
ggplotly(p)
Possíveis grupos por bilheteria
Já no próximo gráfico abaixo, podemos ver que apenas um filme teve bilheteria acima de 300 milhões.
p = filmes %>%
ggplot(aes(x = "", y = bilheteria, text = paste("Filme:",filme,
"\nBilheteria:",
bilheteria,"m"))) +
geom_jitter(width = .05, alpha = .4, size = 3, color = paleta[5]) +
labs(x = "", y="Bilheteria")
ggplotly(p, tooltip="text")
Quantidade de filmes por intervalo de arrecadação
No histograma abaixo, é possível concluir também que apenas 2 filmes tiveram arrecadação acima da mediana (150 milhões) e que cerca de 24 filmes tiveram arrecadação igual ou abaixo de 150 milhões.
filmes %>%
ggplot(aes(x = bilheteria)) +
geom_histogram(binwidth = 15, fill = paleta[2], color = "black") +
geom_rug(size = .5)
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
font family not found in Windows font database

Agrupamento
Para entender melhor como se classificam os filmes interpretados por Anne Hathaway, vamos dividi-los em grupos através das variáveis avaliação e bilheteria.
Normalização das variáveis
Agora vamos normalizar as estatísticas descritivas abaixo:
normal = filmes %>%
mutate(bilheteria_normalizada = as.vector(scale(log10(bilheteria))),
avaliacao_normalizada = as.vector(scale(avaliacao)))
summary(normal %>% select(bilheteria_normalizada, avaliacao_normalizada))
bilheteria_normalizada avaliacao_normalizada
Min. :-2.1907 Min. :-1.70554
1st Qu.:-0.6515 1st Qu.:-0.87913
Median : 0.3069 Median :-0.09303
Mean : 0.0000 Mean : 0.00000
3rd Qu.: 0.7713 3rd Qu.: 0.84424
Max. : 1.5135 Max. : 1.43885
Agrupamento K-means
Com a execução do Gap Statics é possível perceber que o melhor valor para o K é 5. Logo, assumindo assim esse valor, executamos o algoritmo do k-means.
set.seed(12345)
n_clusters = 4
cluster = normal %>%
select(bilheteria_normalizada, avaliacao_normalizada) %>%
kmeans(centers = n_clusters, nstart = 20)
agrupado = cluster %>%
augment(normal)
p1 = agrupado %>%
ggplot(aes(x = avaliacao, y = bilheteria, color = .cluster, label=filme)) +
geom_point(size = 3)+
scale_y_log10()
ggplotly(p1)
Assim, podemos concluir que existem 4 categorias de grupos de filmes em Anne Hathaway interpretou:
- Baixa avaliação e baixa bilheteria: o grupo contém o filme com bilheteria mais baixa, “The Other Side of Heaven”. Além disso, contém mais 6 filmes (“Serenity”, “One day”, Becoming Jane“,”Ella Enchanted“,”Love & Other Drugs" e “Hoodwinked”.
- Baixa avaliação e alta bilheteria: nessa categoria temos o filme “Bride Wars”, que teve a menor avaliação. Nesse grupo há também os filmes “The Hustle”, “Valentine’s Day”, “The Princess Diaries 2: Royal Engagement” e “Alice Through the Looking Glass”.
- Alta avaliação e baixa bilheteria: esse grupo contém o filme mais bem avaliado da carreira de Anne Hathaway, “Dark Waters”. Contém ainda os filmes “Rachel Getting Married”, “The Dark Knight Rises”, “Colossal” e “Nicholas Nickleby”
- Alta avaliação e alta bilheteria: nesse grupo temos o filme com maior bilheteria estrelado por Anne, “Alice in Wonderland”. Há ainda “The Princess Diaries”, “Get Smart”, “The Intern”, “Les Misérables”, “Ocean’s 8”, “Interstellar”, “The Devil Wears Prada” e “Brokeback Mountain”
---
title: "Tipos de filme de Anne Hathaway"
author: "Helena Mylena C. Dantas"
output:
    html_document:
        df_print: paged
        toc: yes
        toc_float: yes
    html_notebook:
        toc: yes
        toc_float: yes
theme: sandstone
---


```{r echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
library(tidyverse)
library(here)
library(cluster)
library(plotly)
library(ggdendro)
library(broom)
library(ggpubr)
source(here::here("code/lib.R"))
theme_set(theme_report())
knitr::opts_chunk$set(tidy = FALSE,
                      fig.width = 6,
                      fig.height = 5,
                      echo = TRUE)
paleta = c("#404E4D",
           "#92DCE5",
           "#938BA1",
           "#2D3142",
           "#F4743B")
```

```{r}
## ANTES DE USAR
# Para criar data/movies.csv
import_data("anne_hathaway") # ou com o ator/atriz que você escolher
```


```{r read}
filmes = read_imported_data("anne_hathaway")
```

# Descrição


Nessa análise, iremos explorar dados acerca das atuações de Anne Jacqueline Hathaway, uma das atrizes norte-americanas mais bem paga do mundo. 

A partir das avaliações sobre os filmes de Anne Hathaway, vamos analisar os tipos de filmes nos quais ela atuou.

# Avaliação rotten tomatoes

Inicialmente iremos analisar a avaliação da crítica através de dados extraídos do [RottenTomatoes](https://www.rottentomatoes.com/)

## Avaliação no decorrer do tempo

O gráfico abaixo mostra que a maioria dos filmes Anne Hathaway teve menos 60% de boas avaliações, o que significa que são classificados como mancha do tomate verde (exibida para indicar um filme não tão bem avaliado).

```{r}
p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = ano, y = avaliacao, label = filme)) + 
    geom_point(size = 4, color = paleta[2]) + 
        labs(x = "Ano", y = "Avaliação") +
    scale_y_log10()

ggplotly(p)
```

## Possíveis grupos por avaliação

Ao analisar o próximo gráfico, podemos confirmar a impressão anterior.
```{r}
p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = "", y = avaliacao, text = paste("Filme:",filme,
                            "\nAvaliação:",
                            avaliacao,"m"))) + 
    geom_jitter(width = .05, alpha = .4, size = 3, color = paleta[5]) + 
    labs(x = "", y="Avaliação")
ggplotly(p, tooltip="text")

```
## Quantidade de filmes por intervalo de avaliação

No histograma podemos ver que pelo menos 5 filmes tiveram certificado Fresh do Rotten Tomatoes, o que significa que 75% dos comentários são positivos e teve no mínimo 5 avaliações dos principais críticos do Rotten Tomatoes.

```{r}
filmes %>% 
    ggplot(aes(x = avaliacao)) + 
    geom_histogram(binwidth = 10, boundary = 0, fill = paleta[3], color = "black") + 
    geom_rug(size = .5) 
```

# Sucesso de público (bilheteria)

A seguir, vamos analisar como foram os indicadores de bilheteria dos filmes em que Anne Hathaway participou:

## A bilheteria no decorrer dos anos

No gráfico abaixo podemos ver que a maioria dos filmes teve bilheteria abaixo de 100 milhões.

```{r, warning=FALSE}
p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = ano, y = bilheteria, label = filme)) + 
    geom_point(size = 4, color = paleta[2]) + 
    labs(x = "Ano", y="Bilheteria") +
    scale_y_log10()

ggplotly(p)
```

## Possíveis grupos por bilheteria

Já no próximo gráfico abaixo, podemos ver que apenas um filme teve bilheteria acima de 300 milhões.

```{r}
p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = "", y = bilheteria, text = paste("Filme:",filme,
                            "\nBilheteria:",
                            bilheteria,"m"))) + 
    geom_jitter(width = .05, alpha = .4, size = 3, color = paleta[5]) + 
    labs(x = "", y="Bilheteria")
ggplotly(p, tooltip="text")
```


## Quantidade de filmes por intervalo de arrecadação

No histograma abaixo, é possível concluir também que apenas 2 filmes tiveram arrecadação acima da mediana (150 milhões) e que cerca de 24 filmes tiveram arrecadação igual ou abaixo de 150 milhões.

```{r}
filmes %>% 
    ggplot(aes(x = bilheteria)) + 
    geom_histogram(binwidth = 15, fill = paleta[2], color = "black") + 
    geom_rug(size = .5) 
```

# Agrupamento 

Para entender melhor como se classificam os filmes interpretados por Anne Hathaway, vamos dividi-los em grupos através das variáveis avaliação e bilheteria.

## Normalização das variáveis

Agora vamos normalizar as estatísticas descritivas abaixo:

```{r}
normal = filmes %>% 
    mutate(bilheteria_normalizada = as.vector(scale(log10(bilheteria))), 
           avaliacao_normalizada = as.vector(scale(avaliacao)))
summary(normal %>% select(bilheteria_normalizada, avaliacao_normalizada))
```
## Agrupamento K-means

Com a execução do Gap Statics é possível perceber que o melhor valor para o K é 5. Logo, assumindo assim esse valor, executamos o algoritmo do k-means.

```{r}
set.seed(12345)
n_clusters = 4
cluster = normal %>% 
    select(bilheteria_normalizada, avaliacao_normalizada) %>% 
    kmeans(centers = n_clusters, nstart = 20)
agrupado = cluster %>% 
    augment(normal)
p1 = agrupado %>% 
    ggplot(aes(x = avaliacao, y = bilheteria, color = .cluster, label=filme))  + 
    geom_point(size = 3)+
    scale_y_log10()

ggplotly(p1)
```

Assim, podemos concluir que existem 4 categorias de grupos de filmes em Anne Hathaway interpretou:

* Baixa avaliação e baixa bilheteria: o grupo contém o filme com bilheteria mais baixa, "The Other Side of Heaven". Além disso, contém mais 6 filmes ("Serenity", "One day", Becoming Jane", "Ella Enchanted", "Love & Other Drugs" e "Hoodwinked". 
* Baixa avaliação e alta bilheteria: nessa categoria temos o filme "Bride Wars", que teve a menor avaliação. Nesse grupo há também os filmes "The Hustle", "Valentine's Day", "The Princess Diaries 2: Royal Engagement" e "Alice Through the Looking Glass".
* Alta avaliação e baixa bilheteria: esse grupo contém o filme mais bem avaliado da carreira de Anne Hathaway, "Dark Waters". Contém ainda os filmes "Rachel Getting Married", "The Dark Knight Rises", "Colossal" e "Nicholas Nickleby"
* Alta avaliação e alta bilheteria: nesse grupo temos o filme com maior bilheteria estrelado por Anne, "Alice in Wonderland". Há ainda "The Princess Diaries", "Get Smart", "The Intern", "Les Misérables", "Ocean's 8", "Interstellar", "The Devil Wears Prada" e "Brokeback Mountain"
